Corso integrato di Matematica, Informatica e Statistica Informatica di base Linea 1

Corso integrato di Matematica, Informatica e Statistica

Informatica di baseLinea 1

Daniela BesozziDipartimento di Informatica e Comunicazione

Università degli Studi di Milano

Corsi di Laurea in Biotecnologie(primo anno interfacoltà)

Ottava lezione:Introduzione alla Bioinformatica

2Informatica di base – Linea 1 e 2

Prima parteCos’è la Bioinformatica?


Una definizione di Bioinformatica

• La Bioinformatica è la scienza che si occupa della soluzione di problemi biologici, sfruttando gli strumenti e le teorie dell’Informatica

• Nata con lo scopo di fornire metodi automatici per l’analisi di sequenze di DNA e di proteine:– sviluppo di database di dati biologici– enorme impulso dal Progetto Genoma Umano

(sequenziamento di genomi su larga scala)


Una definizione di Bioinformatica

• Oggi si usa spesso anche il termine “Biologia Computazionale”:– sviluppo di modelli matematici e statistici per

l’integrazione e l’interpretazione dei dati sperimentali

– definizione di algoritmi per l’analisi di sequenze, l’espressione dei geni, la previsione di strutture molecolari, lo studio di processi evolutivi, …

– sviluppo di strumenti per la simulazione di processi cellulari e sistemi biologici complessi


Relazione fra Informatica e Biologia


Informatica Biologia

Bioinformatica

Metodologie informatiche Problema di biologia:•In cosa consiste? •Perché è importante?•E’ “facile o difficile”?•Possiamo risolverlo? •Che ricadute ha?

soluzione?

(Alcuni) problemi della Biologia (1)


• Analisi di sequenze genomiche:– sequenziamento e mappatura di genomi– ricerca di geni con la stessa funzione in organismi diversi

• Analisi di sequenze e strutture proteiche:– prevedere la funzione di una proteina poco nota– ricerca di proteine omologhe in organismi diversi

• Evoluzione di organismi:– ricostruire l’albero filogenetico di un insieme di organismi– capire le relazioni evolutive fra proteine (e geni)



• Funzionamento di processi cellulari:– comprensione dei meccanismi di interazione fra le varie

specie molecolari presenti nella cellula– localizzazione e concentrazione delle specie molecolari– studio delle dinamiche del processo

• Comportamento di sistemi multicellulari:– comprensione dei meccanismi di interazione fra cellula e

cellula (in un tessuto, in una colonia di microrganismi)– studio di metodi per intervenire positivamente o

negativamente sul sistema multicellulare:• es. colonia di batteri patogeni



• Sviluppo di farmaci e terapie mediche:– progettazione di farmaci specifici per una certa patologia,

e analisi di tossicità/assorbimento del farmaco– previsione e prevenzione di malattie, ottimizzazione delle

terapie mediche• medicina personalizzata

• Risanamento ambientale (bioremediation):– uso di biotecnologie per la “costruzione” di batteri in

grado di degradare contaminanti ambientali

Gli strumenti dell’Informatica


• Molti concetti che avete già visto in questo corso:– Algoritmi– Modelli– Software e hardware dedicati– Database– Calcolo parallelo– Calcolo distribuito– …

Seconda parteAllineamenti di sequenze


Qual è il problema biologico?• Es.1 - In un laboratorio viene sequenziato un gene di un

organismo. Si vuole sapere:– se questo gene è presente anche in altri organismi, per i quali

è già stata identificata la sua funzione– se un altro laboratorio, che ha sequenziato lo stesso gene, ha

ottenuto lo stesso identico risultato

• Es.2 - Viene scoperta una nuova proteina, di cui non si conosce la funzione. Si vuole sapere:– se esiste qualche altra proteina simile a quella appena

scoperta, di cui sono già note la funzione e/o la struttura tridimensionale


DNA e proteine: sono sequenze!• Ogni molecola può essere descritta come una sequenza

di simboli:– ci dimentichiamo della sua struttura tridimensionale e delle

sue proprietà chimiche, fisiche o biologiche– ci interessa soltanto sapere quali sono gli “elementi” (simboli)

che la costituiscono

• DNA: è una sequenza con 4 simboli (A, C, G, T)– consideriamo un solo filamento (l’altro è complementare)

• RNA: è una sequenza con 4 simboli (A, C, G, U)• Proteina: è una sequenza con 20 simboli (gli aminoacidi)


Somiglianza fra due sequenze• Come si fa a sapere se due sequenze sono simili, e

quanto sono simili?– si confrontano i simboli di una sequenza con i simboli

dell’altra sequenza– si dà un buon punteggio a tutte le coppie di simboli

uguali (es. A con A, T con T, C con C, G con G)– si dà un punteggio più basso alle coppie di simboli

diversi (es. A con T, A con C, A con G, …)• biologicamente, coppie di questo tipo corrispondono ad

eventi di mutazione (base sostituita da un’altra base)

Informatica di base – Linea 1 e 2 14

Allineamento di due sequenze• In questo modo, possiamo “misurare” quanto sono simili le

due sequenze:– più alta è la somma dei punteggi di tutte le coppie di simboli che

confrontiamo, più simili saranno le due sequenze• In pratica, stiamo allineando ogni simbolo della prima

sequenza con un simbolo dell’altra:– cioè, li scriviamo uno sopra l’altro. Esempio:

ACTCGAGTCC– ci sono 3 coppie di simboli uguali (A-A, T-T, C-C) e 2 coppie di

simboli diversi (C-G, G-C)


I gap

• “Aspetta, aspetta… ma se le sequenze non sono lunghe uguali, non posso allineare tutti i simboli di una con simboli dell’altra!”

• Come si fa allora?– si usa un simbolo speciale, che si chiama “gap” e si

denota con “”– es. allineamento delle sequenze AACTCTG e AATCT:

AACTCTG AATCT


il punteggio di una coppia “simbolo-gap” è molto basso!

Il significato biologico dei gap

• “Stai barando! Così modifichi la sequenza! Che senso ha?”

• Un gap può corrispondere ad un evento biologico di:– delezione (base eliminata dalla molecola) – inserimento (base aggiunta nella molecola)

• Usare i gap può essere molto utile per trovare allineamenti migliori fra sequenze


Quanti allineamenti ci sono?

• Date due sequenze A e B, il primo simbolo di A può essere allineato con ognuno dei simboli di B– idem per ogni altro simbolo di A

• Inoltre, posso inserire gap in qualsiasi punto della sequenza– (ma non si può allineare un gap con un altro gap)

• Quindi: il numero di possibili allineamenti fra due sequenze è altissimo!– come si fa a scegliere l’allineamento migliore?


L’allineamento migliore• Soluzione poco furba:

– costruisco tutti gli allineamenti, valuto il punteggio di ognuno, e poi scelgo l’allineamento con il valore più alto

– ma ci vorrebbe un tempo di calcolo esponenziale (rispetto alla lunghezza delle due sequenze)…

• Una soluzione più furba:– se provassimo a dividere il problema in sottoproblemi,

risolvere ogni sottoproblema, e quindi trovare la soluzione finale rimettendo insieme le soluzioni parziali?


L’algoritmo di allineamento• Sfrutta la tecnica di “programmazione dinamica”:

– molto simile al metodo divide et impera– la soluzione di un sottoproblema può servire per trovare la

soluzione di un altro sottoproblema (cioè, i sottoproblemi non sono indipendenti fra loro)

• Come funziona in pratica?– costruisce l’allineamento migliore in modo progressivo, partendo

dai simboli iniziali delle due sequenze– a mano a mano che allunga l’allineamento, sceglie sempre la

soluzione migliore fra quelle possibili– per costruzione, l’allineamento completo sarà quindi il migliore

allineamento!


L’algoritmo di allineamento• Un esempio con le sequenze ATTCT e GACT:

– inizio ad allineare i primi simboli delle due sequenze: A A

G G– restano da allineare TTCT e ACT. Osservazione: quanti modi ci

sono per allungare un allineamento?• solo 3: simbolo-simbolo, simbolo-gap, gap-simbolo• quindi si sceglie il migliore fra:

A T A T A G A G G A

• eccetera eccetera…

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il migliore fra questi tre

allineamenti

e poi restano da allineare TCT e CT

L’algoritmo di allineamento

• Funziona!• E’ un buon algoritmo?

– la sua complessità computazionale è quadratica• se n è la lunghezza delle sequenze, l’algoritmo esegue

circa n2 istruzioni

– quindi: possiamo trovare il migliore allineamento fra due sequenze in un tempo ragionevole, senza dover provare a costruire tutti gli altri possibili allineamenti

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I database biologici

• Esistono moltissimi database di dati biologici:– sequenze nucleotidiche (GenBank, EMBL, GENES)– sequenze proteiche (SWISSPROT)– strutture proteiche (PDB)– profili di espressione ricavati da microarray (GEO)– percorsi metabolici (KEGG, Enzyme)– dati mitocondriali (MITOMAP)– …

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Ricerca in database biologici• Torniamo al gene sequenziato in laboratorio: si

usa l’algoritmo di allineamento per cercare nel database tutte le sequenze simili?– in un database ci sono milioni di sequenze– se ad es. impiego 0,01 sec per un allineamento fra

due sequenze, mi servono 10000 sec=3 ore circa per confrontare la mia sequenza con tutte quelle presenti nel database

– se devo confrontare 6000 geni (es. lievito), ci metto 2 anni per completare l’analisi

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Ricerca in database biologici• Come si fa allora?• Si usano altri metodi, basati su “tecniche

euristiche”:– sono procedure empiriche ed intuitive, in generale non

supportate da precisi fondamenti teorici– non garantiscono di trovare la soluzione migliore, ma di

solito funzionano bene– sono molto veloci– es. BLAST, FASTA (basati su indicizzazione di sequenze)


Allineamenti multipli• E se volessimo confrontare più sequenze

contemporaneamente?– ad es. per vedere se una proteina è simile a un insieme di altre

proteine note– i siti funzionalmente più rilevanti di una proteina sono di solito

ben conservati e invariati rispetto a proteine omologhe

• E’ un problema di Biologia molto importante:– in ambito evolutivo, per capire la relazione di discendenza fra

organismi (alberi filogenetici)– in ambito molecolare, per la previsione della struttura di una

proteina


Alberi filogenetici• Sono diagrammi che esprimono le relazioni di

discendenza fra gruppi di organismi:– esiste un progenitore comune– eventi di speciazione danno origine a diverse linee

di discendenza


Allineamenti multipli: un esempio


Allineamenti multipli: un altro esempio


Algoritmi di allineamento multiplo• Possiamo estendere l’algoritmo di allineamento fra due

sequenze, per definire un algoritmo di allineamento fra molte sequenze?

• Si! Ma c’è un problema:– la complessità computazionale dell’algoritmo diventa

esponenziale

• “Cerchiamo un altro algoritmo allora!”– sfortunatamente, tutti gli algoritmi che possiamo definire per

questo problema avranno complessità esponenziale– “Perché??! E come fai a saperlo? Hai già provato a costruire

mille algoritmi diversi per risolvere il problema?”


Un problema difficile• Si può dimostrare che l’allineamento multiplo è un

problema “molto difficile”:– è oggettivamente (non soggettivamente) difficile, la sua

complessità è intrinseca al problema stesso– questo problema è “NP-completo”:

• in pratica, non ci sono speranze di trovare un algoritmo efficiente che possa risolverlo (a meno che P=NP)

– come si risolve allora?• con le tecniche euristiche, “accontentandosi” della soluzione

trovata, che non sarà necessariamente la migliore


Problemi facili e problemi difficili“Perciò mi stai dicendo che:

1. l’allineamento fra due sequenze è un “problema facile” perché ho trovato un algoritmo efficiente,

2. l’allineamento multiplo è un “problema difficile” e (quasi sicuramente) non troverò mai un algoritmo efficiente.Uhm, tutto questo non mi piace… non è che esistono anche altri problemi di Biologia che sono altrettanto difficili?”


Terza partePrevisione di strutture molecolari


Studiare la struttura delle molecole

• Esistono metodi sperimentali per determinare la struttura tridimensionale di una proteina:– cristallografia a raggi X– risonanza magnetica nucleare (NMR)

• Sono metodi complessi, costosi, e richiedono molto tempo

• Non si possono utilizzare per tutti i tipi di proteine:– ad es. proteine transmembrana


Perché studiare la struttura?• La funzione di una proteina è determinata dalla

“struttura nativa” che la proteina assume nella cellula in condizioni fisiologiche– struttura primaria = sequenza di aminoacidi– struttura secondaria = formazione di -eliche e foglietti- – struttura terziaria = struttura tridimensionale (nativa)– struttura quaternaria = associazione di più unità

polipeptidiche

• Ogni proteina ha specifici domini di legame con altre molecole– es. siti attivi su un enzima (zone di legame con i reagenti e

attività catalitica)35Informatica di base – Linea 1 e 2

Strutture proteiche non “corrette”

• Numerose patologie sono dovute a ripiegamenti errati di una proteina, oppure ad anomale aggregazioni/dissociazioni di proteine:– il morbo di Alzheimer, il morbo di Huntington, il morbo di

Parkinson, l'encefalopatia spongiforme bovina, la malattia di Creutzfeldt-Jakob, la fibrosi cistica, l’anemia falciforme, molti tipi di tumore, ecc.

• Riuscire a determinare la struttura nativa di una proteina consente quindi sia di identificare la sua funzione, sia di “intervenire” sulla proteina in modo da inattivarla/attivarla per curare la specifica patologia


Il protein folding• Consiste nel prevedere la struttura nativa di una proteina, usando come dato in

input la sequenza primaria dei suoi aminoacidi

• Data la sequenza iniziale, esiste un numero esponenziale di possibili strutture tridimensionali– come cercare un ago in un pagliaio…


Protein folding e funzione di energia

• La struttura nativa migliore è quella che minimizza il valore di “energia libera” associato alla struttura


Il valore di energia sidetermina considerandole forze di Van der Waals, le forse elettrostatiche,i legami idrogeno, le lunghezze/angoli di legame, gli angoli di torsione, le interazioni col solvente, i contributi entropici, …

Il protein folding in Bioinformatica• Questo problema è facile o difficile?

– è molto difficile, è un altro problema NP-completo– tutti gli algoritmi che possiamo definire per risolvere

questo problema avranno complessità esponenziale– ma possiamo sfruttare anche in questo caso delle

tecniche euristiche (ma senza dare garanzie sulla bontà della soluzione trovata):

• ad es. la tecnica per gli allineamenti multipli (si parla di folding comparativo o per omologia)

• ne vediamo un’altra fra un po’…


Interazioni fra macromolecole• In alcuni casi, non è solo importante sapere come

la proteina si avvolge, ma anche come interagisce con altre molecole:– es. di interazione fra macromolecole:

• proteina-proteina, proteina-DNA, proteina-molecola• enzima e substrato, antigene e anticorpo, recettore e ligando

– processo che sta alla base del riconoscimento molecolare, fondamentale per la formazione dei complessi molecolari e il generale funzionamento di tutti i processi cellulari


Il docking molecolare

• Il problema di docking consiste nel determinare se e come due molecole interagiscono fra di loro, e qual è la geometria del complesso che esse formano:– per poter risolvere questo problema, bisogna conoscere le

geometrie delle molecole meccanismo “chiave-serratura”

• Ad es. fra queste tre coppie di molecole, qual è la coppia con l’interazione “migliore”?


Docking e funzione di energia

• Anche in questo caso, l’interazione migliore viene definita tramite una opportuna funzione di energia che stima l’affinità di legame fra le due molecole


Il valore di energia sidetermina considerandole varie forze elettrochimiche, l’interazione col solvente, la complementarietà geometrica e chimica fra le superfici a contatto, l’entropia, la flessibilità delle molecole interagenti, ecc. il complesso migliore è quello che

minimizza il valore di energia

Il docking in Bioinformatica• Indovinate? Un altro problema difficile!• Non esistono algoritmi efficienti in grado di trovare la

soluzione ottimale, ma è possibile applicare tecniche euristiche


Il risultato ottenuto dall’analisi computazionale dovrà essere sottoposto a successive (e numerose) analisi sperimentali e cliniche

Drug design

• La progettazione e lo sviluppo di farmaci (drug design) sono il principale campo di applicazione del docking:– determinare le modalità con cui farmaci già noti si legano

alla molecola target che si sta studiando– effettuare una ricerca in un database di potenziali

molecole che risultino attive su nuovi target (“virtual screening” di grandi librerie di strutture chimiche)

– prevedere in modo computazionale (“in silico”) la potenziale attività farmacologica di nuove molecole


Dalla sequenza all’interazione

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sequenza

struttura

funzione

affinità di legame

interazione

Quarta parteI processi cellulari e

la “Biologia dei Sistemi”


I processi cellulari• Tutti i processi cellulari sono determinati da interazioni fra molecole:

• espressione genica, processi metabolici, percorsi di trasduzione del segnale, modificazioni post-traduzionali di proteine, potenziale di membrana, ecc.

• Esistono numerosi e complessi metodi di controllo e di regolazione cellulare per tutte queste interazioni

• Non è sempre facile o possibile effettuare esperimenti e misurazioni in laboratorio per determinare:

– la concentrazione delle molecole, la loro localizzazione dentro la cellula, la successione temporale delle interazioni in un dato percorso cellulare, ecc.


I processi cellulari: componenti e interazioni

• Es. percorso di trasduzione del segnale:– segnale esterno alla cellula (molecola ligando)– recettore di membrana (proteina transmembrana)– cascata di interazioni fra proteine citoplasmatiche– sintesi di secondi messaggeri– attivazione di proteina effettore– attivazione/disattivazione di geni

OSS. Alcune di queste molecole potrebbero essere coinvolte in più processi cellulari!



Ricorriamo all’Informatica?• Un approccio Bioinformatico permette di:

– sviluppare modelli matematici per descrivere tutte le componenti del processo cellulare e le loro reciproche interazioni:

• quando non c’è una precisa conoscenza biologica, si possono definire tanti modelli diversi basati su ipotesi

– usare software appositi per simulare la “dinamica” del processo cellulare:

• cioè, vedere come variano le concentrazioni delle molecole nel tempo, a seconda delle condizioni della cellula e dei meccanismi di controllo e regolazione che sono attivi in quelle condizioni


Un esempio: p53 e Mdm2• La proteina p53 è nota come “guardiano del genoma”, è in grado

di attivare la riparazione dei danni al DNA (oppure indurre la cellula in apoptosi)– è mutata in oltre il 50% delle cellule tumorali

• La sua degradazione è regolata dalla proteina Mdm2, che è a sua volta regolata da p53 (controllo tramite “feedback negativo”)


Ricorriamo all’Informatica!• Studiare un processo cellulare sul computer ha

numerosi vantaggi:– riduzione dei costi e del numero di esperimenti di

laboratorio– il tempo di calcolo è generalmente inferiore al

tempo necessario per un esperimento– si possono testare diverse ipotesi e condizioni,

senza pericolo di danneggiare o uccidere le cellule– si possono integrare processi distinti e studiarne le

reciproche interazioni studio del sistema globale52Informatica di base – Linea 1 e 2

La Biologia dei Sistemi• Scienza interdisciplinare che studia i processi biologici in

termini di “sistemi” (Systems Biology) tramite un approccio iterativo e integrativo:– identificazione e modellazione della struttura del sistema, cioè

delle sue componenti e delle loro interazioni– analisi computazionale delle dinamiche del sistema per prevedere

comportamenti non noti– disegno di nuovi esperimenti di laboratorio e confronto con i

risultati computazionali ottenuti– uso dei nuovi dati sperimentali per migliorare il modello o

effettuare nuove analisi computazionali– ecc.


Le discipline “-omiche”


• Sono discipline biomolecolari che si occupano dello studio su larga scala degli elementi di una cellula (es. geni, proteine, ecc.) e delle loro funzionalità, integrando l’uso di metodi sperimentali e computazionali:– Genomica, Genomica Funzionale, Genomica Strutturale,

Farmacogenomica– Proteomica, Trascrittomica, Interattomica– Metabolomica, Glicomica, Lipidomica– e molte altre…

L’obiettivo finale: una nuova Medicina


• La Medicina di oggi è basata principalmente sulla cura di patologie manifeste, in generale diagnosticate tramite poche misurazioni:– non si distingue fra individui diversi, non ci sono terapie

personalizzate, è difficile fare una vera prevenzione basandosi solo sulla predisposizione alle malattie

• La Medicina di domani sarà “preventiva, predittiva, personalizzata e partecipatoria” (P4):– basata sull’analisi degli aspetti genetici del singolo individuo, al

fine di determinare la probabilità che si possano sviluppare malattie , e poter così intervenire in anticipo con terapie totalmente personalizzate

Quinta parteDalla Biologia alla Bioinformatica


Informatica Biologia

Calcolo Naturale

Bioinformatica

Ispirarsi alla Natura: algoritmi genetici• Il mondo dell’Informatica ha spesso fatto ricorso alla

Natura per definire nuove tecniche algoritmiche che risultino più potenti di quelle “classiche”

• Gli algoritmi genetici sono tecniche euristiche basate su due fenomeni che avvengono in Natura:1. la selezione naturale degli individui in una specie

• la teoria dell’evoluzione di Darwin sostiene che “gli individui migliori hanno maggiore probabilità di sopravvivere nell’ambiente in cui vivono e quindi maggiore probabilità di riprodursi”

2. la ricombinazione del DNA durante le riproduzione degli individui, e gli eventi di mutazione


Gli algoritmi genetici (AG)• Per risolvere un problema con un AG, viene fatta evolvere

una popolazione di “individui”: – ogni individuo corrisponde ad una potenziale soluzione del

problema– gli individui migliori vengono selezionati per potersi “riprodurre”

fra di loro, in base al loro grado di adattamento– gli individui si riproducono rimescolando i loro cromosomi, dando

così origine a nuovi individui (cioè, nuove potenziali soluzioni) in questo modo, molti problemi possono essere risolti da un

processo iterativo che imita l’evoluzione naturale nella ricerca della soluzione migliore


Gli algoritmi genetici: vantaggi

• Gli AG permettono di risolvere rapidamente numerosi problemi di ottimizzazione:– i problemi per cui si cerca la soluzione “migliore” in

un insieme molto alto di potenziali soluzioni• Come funzionano:

– invece che “provare” tutte le soluzioni possibili, si lavora solo su un numero molto ridotto di soluzioni

– si fanno “evolvere” le soluzioni per trovare soluzioni che siano migliori delle precedenti


Un esempio

• Proviamo a determinare il minimo assoluto di questa funzione con un algoritmo genetico:– l’esempio ci fa intuire quanto potrebbe essere

complessa la funzione d’energia di una molecola

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questo è il minimo assolutoProva a usare l’applicazione Java che trovi qui:http://www.obitko.com/tutorials/genetic-algorithms/example-function-minimum.php


Algoritmi genetici e protein folding• Un’applicazione degli AG al protein folding:

– ogni individuo corrisponde ad una potenziale struttura nativa della proteina

• es. codificata con le coordinate di ogni atomo nello spazio 3D, o con gli angoli di torsione degli aminoacidi

– la selezione opera in modo da scegliere individui “buoni”, cioè quelli con la funzione d’energia più bassa

– la riproduzione (crossover) fra due individui buoni crea nuove soluzioni, cioè nuove strutture native

• la mutazione può affinare una buona soluzione

– la soluzione migliore sarà scelta, alla fine dell’iterazione, sulla base del valore minimo di energia

• ma non è detto che la soluzione trovata sia quella ottimale!


Algoritmi genetici e protein folding

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Il vantaggio degli AG: invece che provare tutte le soluzioni del problema (=ricerca esaustiva nello spazio delle conformazioni con complessità esponenziale),

lavoro solo su un insieme ridotto di soluzioni

Sesta parteConclusioni e

informazioni aggiuntive


La bioinformatica si occupa di:• Definire algoritmi e modelli per:

– l’analisi dei dati biologici, la comprensione del funzionamento di processi cellulari e di sistemi biologici complessi, la previsione di strutture molecolari, la progettazione di farmaci, ecc.

• Organizzare, memorizzare e gestire grandi quantità di dati biologici

• Creare software e database di facile utilizzo anche per utenti non esperti di Informatica

• … e molto altro


“Voglio fare il bioinformatico!”• La Bioinformatica è un’area di ricerca

multidisciplinare:– si lavora in gruppi di ricerca eterogenei– capirsi è fondamentale, ma non è sempre facile

• Il bioinformatico ideale ha:– conoscenze teoriche:

• Biologia, (Bio)Chimica, Fisica, Matematica, Informatica

– competenze pratiche:• uso di strumentazione e protocolli di laboratorio• abilità di programmazione e manualità informatica


“Ah però… non è mica così facile!”• “Quanto devo studiare?”

– tanto, la laurea di solito non basta (serve un dottorato di ricerca)

• “Dove si fa ricerca bioinformatica in Italia?”– prevalentemente a livello accademico– in alcune grandi aziende, ma su problemi più specifici

(es. drug design)• “E all’estero?”

– quasi ovunque, ma di più nei Paesi in cui “girano più soldi” per la ricerca (USA, Giappone, Nord Europa)


“Ci sono corsi di Bioinformatica?”• Consultate la guida dello studente e il sito del

vostro corso di laurea• Corsi singoli per Biotecnologie Farmaceutiche• Curriculum bioinformatico per Biotecnologie

Industriali e Ambientali:– Bioinformatica e Biostatistica, Biologia

Computazionale, Informatica avanzata, …• Curriculum bioinformatico nella Laurea Magistrale

di “Biotecnologie biomolecolari e bioinformatica”68Informatica di base – Linea 1 e 2

“Dove trovo altre informazioni?”

• Testi di riferimento:– D.E. Krane, M.L. Raymer, Fondamenti di

Bioinformatica, Pearson (2007)– G. Valle, M. Helmer Citterich, M. Attimonelli,

G. Pesole, Introduzione alla Bioinformatica, Zanichelli (2003)


“Dove trovo altre informazioni?”• Link:

– National Center for Biotechnology Information (NCBI): http://www.ncbi.nlm.nih.gov/su questo sito, in particolare: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/About/primer/ http://www.ncbi.nlm.nih.gov/About/outreach/index.html

– Società di Bioinformatica Italiana (Bits):http://www.bioinformatics.it/

– European Bioinformatics Institute (EBI):http://www.ebi.ac.uk/

– Institute for Systems Biology:http://www.systemsbiology.org/


“Dove trovo altre informazioni?”• Link:

– Bioinformatica su Wikipedia:http://it.wikipedia.org/wiki/Bioinformatica(con molti altri link alle varie applicazioni)

– cerca su Wikipedia le altre parole chiave:protein folding, molecular docking, drug design, Systems Biology, personalized medicine, …

ATTENZIONE! E’ sempre meglio studiare su un libro o su articoli pubblicati su riviste di settore, o affidarsi a siti sicuri di organismi internazionali (specializzati nell’area)


Esercizi• Assumendo di assegnare il punteggio

“+1” a coppie di nucleotidi uguali, “-1” a coppie di nucleotidi diversi, “-2” a coppie formate da un nucleotide e un gap, valutare il punteggio dei seguenti allineamenti e determinare quale allineamento è il migliore:

ATCCTA ATCCTA ATCCTA ATCCTATTCA TTCA TTCA TTCA


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